Метод редукции ошибок нечетких решений в продукционных моделях знаний интерактивных тренажеров
Диссертация
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на XVI международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС) (Алушта, 2009 г.), международной конференции «Вычислительная математика, дифференциальные уравнения, информационные технологии» (г.Улан-Удэ, 2009 г.), ХГП научно-практическом семинаре «Новые информационные технологии… Читать ещё >
Содержание
- 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ СЛАБО ФОРМАЛИЗУЕМЫХ ЗАДАЧ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ С КОМПОНЕНТОЙ ОБЪЯСНЕНИЯ
- 1. 1. Методы, использующие экспертную модель слабо формализуемой задачи
- 1. 2. Методы, использующие алгоритмы анализа обучающей выборки решений
- 1. 3. Гибридные методы решения слабо формализуемых задач
- 1. 4. Краткие
- выводы
- 2. МЕТОД РЕДУКЦИИ ОШИБОК НЕЧЕТКИХ РЕШЕНИЙ В ПРОДУКЦИОННЫХ МОДЕЛЯХ ЗНАНИЙ
- 2. 1. Методика коррекции решения слабо формализуемых задач
- 2. 1. 1. Редукция ошибок в экспертных системах интерактивных тренажеров
- 2. 1. 2. Формализация зависимостей параметров слабо формализуемой задачи
- 2. 1. 3. Определение переменных и построение продукционных правил модели слабо формализуемой задачи
- 2. 1. 4. Модифицированный алгоритм нечеткого вывода Суджено с автокоррекцией по прецедентам
- 2. 2. Логико-лингвистическая модель редукции ошибок
- 2. 2. 1. Построение зон решения на основе множества частных решений
- 2. 2. 2. Вычисление поправки в зоне решения
- 2. 2. 3. Определение переменных и построение правил модели редукции ошибок
- 2. 3. Анализ модифицированного алгоритма нечеткого вывода Суджено
- 2. 3. 1. Оценка асимптотической временной сложности алгоритма
- 2. 3. 2. Оценка асимптотической емкостной сложности алгоритма
- 2. 3. 3. Проверка условий корректности алгоритма
- 2. 4. Краткие
- 2. 1. Методика коррекции решения слабо формализуемых задач
- выводы
- 3. ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОРРЕКЦИИ РЕШЕНИЯ СЛАБО ФОРМАЛИЗУЕМЫХ ЗАДАЧ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ИНТЕРАКТИВНЫХ ТРЕНАЖЕРОВ
- 3. 1. Структура разработанного программного обеспечения
- 3. 2. Модифицированный алгоритм нечеткого вывода решения Суджено с возможностью коррекции по прецедентам
- 3. 3. Основные алгоритмы учета прецедентов решений в присоединенной модели редукции ошибки
- 3. 2. 1. Алгоритм построения зон поправок решения
- 3. 2. 2. Алгоритм расчета параметров правил присоединенной модели поправки решения
- 3. 3. Краткие
- выводы
- 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗРАБОТАННОГО АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
- 4. 1. Обоснование выбора задачи для проведения вычислительного эксперимента
- 4. 2. Анализ особенностей формализации задачи выполнения вертикального маневра самолета для преследования цели на вираже
- 4. 3. Постановка и проведение вычислительного эксперимента
- 4. 3. 1. Определение начальных условий проведения вычислительного эксперимента
- 4. 3. 2. Построение нечеткой логико-лингвистической модели задачи выполнения вертикального маневра самолета для преследования дели на вираже
- 4. 3. 3. Определение показателей качества выполнения вертикального маневра самолета для преследования цели на вираже
- 4. 3. 4. Схема проведения вычислительного эксперимента
- 4. 3. 5. Сравнительный анализ результатов вычислительного эксперимента
- 4. 4. Краткие
- выводы
- ВЫВОДЫ
Список литературы
- Аверкин А.Н., Блишун А. Ф., Батыршин И. В. Приобретение и формализация знаний/ Под ред. Д. А. Поспелова //Искусственный интеллект: Справочник.- М.: Радио и связь, 1990, — Кн.2. Модели и методы.- С.65−76.
- Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики М.:Юнити, 2001, — 432с.
- Алексахин C.B. Прикладной статистический анализ данных. Теория. Компьютерная обработка. Области применения.- М.: ПРИОР, 2002, — 688с.
- Алещенко В., Зданович С. Сверхманевренность самолетов //Авиация и космонавтика. Вчера. Сегодня. Завтра.- 2000.-№ 9.-С.1−7.
- Амосов.А. А. Вычислительные методы для инженеров.-М.:Высшая школа, 1994. -544с.
- Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов/Пер. Слисенко А. О. -М.:Мир, 1979. -536с.
- Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной.- Рига: Зинатне, 1982 256 с.
- Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров П. П. Принятие решений на основе нечетких моделей,-Рига: Зинатне, 1990 184 с.
- Борисов В.В., Круглов В. В., Федулов A.C. Нечеткие модели и сети-М.:Издательство «Горячая линия Телеком», 2007- 284с.
- Буч Г., Рамбо Дж., Якобсон А. Язык ЦМЬ. Руководство пользователя.-2-е изд., стер ,-М.:ДМК Пресс, 2004, — 432с.
- Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем,— СПб.: Питер, 2000 .- 384с.
- Гупал А. М., Пономарев A.A., Цветков A.M. Об одном методе индуктивного вывода с подрезанием деревьев решений// Кибернетика и системный анализ 1993 — № 5-С. 174−178.
- Джексон П. Введение в экспертные системы -3-е изд.- М.: Издательскийдом «Вильяме», 2001- 624с.
- Долгополов Ю., Серегин Г. Использование современных интеллектуальных технологий в авиатренажерах // Аэрокосмическое обозрение .- 2005 .- № 2 .- С.58−60.
- Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ.-М.: Издательский дом «Вильяме», 2007 912с.
- Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976 165с.
- Ильин В., Левин М. Истребители М.: Виктория, ACT, 1996 — 227с.
- Кашин Б.С., Саакян A.A. Ортогональные ряды- изд.2, доп.— М.:АФЦ, 1999.- 560с.
- Колмогоров А.Н., Драгалин А. Г. Математическая логика,-М.:КомКнига, 2006 240с.
- Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных// Докл. АН СССР, — 1956, — Т. 108, No. 2.- С.179−182.
- Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиций непрерывных функций одного переменного и сложения // Докл. АН СССР .- 1957, — Т. 114.- С.953−956.
- Колмогоров А. Н. Основные понятия теории вероятностей М.: Фазис, 1998.-144с.
- Комарцова Л.Г., Максимов A.B. Нейрокомпьютеры .- 2-е изд.— М.:Издательство МГТУ им. Баумана, 2004.^400с.
- Кормен Т.Х., Лейзерсон Ч. И. Алгоритмы: построение и анализ. -М.:Вильямс, 2005. 1296с.
- Краснов.А. Эволюция воздушного боя истребителей// Зарубежное военное обозрение-1997 -№ 6 -С. 32−38.
- Краснов А. Б. Секреты неотразимых атак. -М.: Воениздат, 1991. 272с.
- Круглов В.В., Дли М.И. Нечеткая логика и искусственные нейронныесети.-М.: Физматлит, 2001.-224с.
- Левицкий С. В. Анализ летных характеристик и оценка боевых возможностей истребителя пятого поколения F-22A// Наукоемкие технологии: науч.-техн. журн-2009-Т.10,№ 2.-С.10−18.
- Мелихов А.Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой М.: Наука, 1990 — 272с.
- Медников В.Н., Динамика полета и маневрирование самолета-М.:Монино, 1976.-386с.
- Микони C.B. Взаимодействие БЗ и системы выбора// Интеллектуальное управление: новые информационные технологии в задачах управления,-М.: Наука, 1999,-С.68−72.
- Минский М. Фреймы и представление знаний. М.:Энергия, 1979 150с.
- Нариньяни А., Яхно Т. Продукционные системы //Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах, — М.: ВИНИТИ, 1984-Том А. С.136−177.
- А.И. Орлов. Теория принятия решений М.: Экзамен, 2005 — 656с.
- Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии.- М.:Наука, 1997, — 112с.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. — 344с.
- Осуга С. Обработка знаний: пер. с япон. М.: Мир, 1989. — 293с.
- Петров В. Маневрирование в ближнем бою//Зарубежное военное обозрение.- 1985-№ 1- С.53−57.
- Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.
- M.: Энергоиздат, 1981 -232c.
- Правиц Д. Натуральный вывод. -М.:Лори, 1997. 107с.
- Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход (AIMA).- 2-е изд.-M.: Издательский дом «Вильяме», 2007 -1408с.
- Родико В. Ближний воздушный бой никто не отменял //Независимое военное обозрении.-2006.-№ 10-С.9−13.
- Романова В.Д., Федунов Б. Е., Юневич Н. Д. Исследовательский прототип БОСЭС «Дуэль» // Изв. РАН. Теория и системы управления -1995 № 5-С.117−121.
- Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы— М.: Горячая Линия -Телеком, 2006 452с.
- Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий.-М. :Радио и связь, 1993.-278с.
- Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. -М.: Мир, 1980, — 286с.
- Селменский Я. Особенности воздушного боя современных истребителей/ЯСрылья Родины 2002.-№ 1.-С.14−19.
- Сидельников Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования-М.: ИМЭМО АН СССР, 1990, — 195с.
- Смирнов В. А. Теория логического вывода: Сборник трудов по теории логического вывода,-М.: РОССПЭН, 1999, — 318с.
- Смирнов В., Комаров А. Его стихия ближний бой //Красная звезда.-1996,февраль.-С.7−10.
- Тархов Д.А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы.-М.Радиотехника, 2005.-256с.
- Усков A.A., Круглов В. В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики- Смоленск: Смоленская городская типография, 2003, — 177с.
- Уэно X. Исидзука М.Представление и использование знаний: Пер. сяпон.-М.: Мир, 1989.- 220с.
- ФоминА. Су-27.-М.:Гончаръ-Ро^оп, 1993−57с.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд.-М.: Вильяме, 2010−1104с.
- Ширяев А.Н. Элементарная теория вероятностей. Математические основания. Предельные теоремы- М.: МЦНМО, 2007- 520с-(Вероятность: в 2 т.- т.1).
- Ширяев А.Н. Суммы и последовательности случайных величин -стационарные, мартингалы, марковские цепи. М.: МЦНМО, 2007 .-480с — (Вероятность: в 2 т.- т.2).
- Ясницкий JI.H. Введение в искусственный интеллект.-М.:Издательский центр «Академия», 2005 .- 176с.
- Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем.-М.:Финансы и статистика, 2004.-320с.
- Bonanni P. The Art Of The Kill.- California: Spectrum HoloByte, 1993 ,-165p.
- Breiman L., Friedman J.H. Classification and Regression Trees.-Belmont (Califomia): Wadsworth International Group, 1984.-368p.
- Castro J.L. Fuzzy Logic Controllers Are Universal Approximators// IEEE Transactions On Systems, Man, And Cybernetics .-1995.- V. 25, № 4, — P.629−634.
- Cybenko G. Approximation by Superpositions of a Sigmoidal Function // Mathematical Control Signals Systems.- 1989.-№ 2.-P 303−314.
- Funahashi K.I. On the Approximate Realization of Continuous Mappings by Neural Networks// Neural Networks.- 1989, — V. 2, № 3.- P. l 83−192.
- Herrera F., Magdalena L. Genetic fuzzy systems Tutorium// IFSA- Prague, 1997.-P. 221−248.
- Hornick K., Stinchcombe M., White H. Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators//Neural Networks 1989-V. 2, № 5.-P. 359−366.
- Kohonen T. Self-Organizing Maps (2-nd edition).- Berlin: Springer1. Verlag, 1997- 426s.
- Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators I I IEEE Transactions on Computers.- 1994, November.-V. 43, № 11-P. 1329−1333.
- Kruse R., Gebhardt J., Klawonn F. Foundations of Fuzzy Systems-New York: John Wiley and Sons Ltd., 1994, — 278p.
- Mamdani E.H., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller// Int. J. Man Mach. Studies.- 1975, — Vol. 7, No. 1.- P. 1−13.
- Quinlan J.R. Introduction of decision tree// Machine Learning-1986 Vol.1 .P. 81−106.
- Quinlan J.R. C4.5: Programs for Machine Learning San Mateo (CA): Morgan Kaufmann Publishers, 1993, — 240p.
- Shaw L.R.Fighter Combat. The art and science of air-to-air combat-Annapolis: Military & War/Vehicles & Transportation, 1998 460p.
- Sugeno M., Kang G.T. Structure identification of fuzzy model//Fuzzy Sets Syst 1988 .-Vol. 28, № 1.-P. 15−33.
- Wang L.X. A Course in Fuzzy Systems and Control.-New Jersey: PTR Prentice Hall, 1997.-424p.
- Zadeh L. Fuzzy Sets // Information and Control- 1965.-June,№ 8(3).-P.338−353.